从网页数据中掘金

探索网页数据关联模式 本次实验将深入研究网页数据中的关联规则。通过分析用户行为和页面元素，我们将揭示隐藏的关联模式，例如： 用户浏览路径： 用户在访问特定页面后，倾向于访问哪些页面？ 产品组合购买： 用户在购买某一商品时，经常会同时购买哪些其他商品？ 页面元素共现： 哪些页面元素倾向于同时出现？ 通过识别这些关联模式，我们可以更好地理解用户行为，优化网站设计，并制定更有效的营销策略。

Scraper插件是一款高效便捷的数据抓取工具，帮助用户轻松地从网页和电子表格中提取数据并转换为电子表格格式。该插件专为熟悉XPath的中高级用户设计，操作简单，功能强大。 功能亮点：* 将网页数据复制到剪贴板（以制表符分隔）* 预设功能，简化操作流程* 自动生成XPath，提高效率* 导出数据时保留换行符* 优化表格选择器，精准提取数据 版本更新：* 1.7版本：支持将数据复制到剪贴板，修复了Google Docs导出和清单问题。* 1.6版本：修复了电子表格标题导出问题，并进行了其他细节优化。* 1.5版本：进行了细节优化。* 1.4版本：添加了预设功能，自动生成XPath，并优化了表格选择器。

在网页数据挖掘实验中，我们进行了分类错误散点图的详细分析。

查看网页数据挖掘实验中算法执行的结果信息。

实用网页数据挖掘基础代码原型，适用于初学者

数据抓取工具源码操作说明，首先运行CollItem.aspx，进入添加采集项目设置界面并保存。其次，配置列表页面地址及其标记，完成列表设置。最后，进行数据库测试，数据存储于App_Data文件夹中（ACCESS格式）。

涵盖了多篇近年来关于网页数据挖掘技术的文章，详细介绍了其相关概念和发展趋势，对于希望深入研究此领域的人士具有重要参考价值。

作为推荐系统的核心, 推荐算法近年来备受关注, 并涌现出大量研究成果。本研究聚焦于现有推荐算法及其性能比较, 并在此基础上展望未来研究方向。

数据，蕴藏着无限商机，犹如金矿等待挖掘。腾讯研究院数据分析研究室专家Simon Jiang (江宇闻) 将于2009年2月24日腾讯大讲堂，与您共同探讨如何从数据中发现商业价值，洞察先机，决胜千里。